浙江工业大学学报
浙江工業大學學報
절강공업대학학보
Journal of Zhejiang University of Technology
2015年
2期
212-216
,共5页
邵奇可%李路%周宇%颜世航
邵奇可%李路%週宇%顏世航
소기가%리로%주우%안세항
行人检测%高斯混合模型%HOG%背景建模
行人檢測%高斯混閤模型%HOG%揹景建模
행인검측%고사혼합모형%HOG%배경건모
pedestrian detection%Gaussian mixture model%HOG%background modeling
行人检测是计算机视觉中的关键技术之一,在智能交通领域有大量实际应用,如何在提高行人检测精度的同时提高检测速度一直是研究的热点.首先采用基于高斯混合模型的背景建模方法分离出运动目标,将原始视频序列转换为二值图片,得到大量固定大小的训练样本;然后提取样本图片的HOG特征,通过SVM训练得到分类器;接着用固定大小的滑动窗口检测行人,并提出了一种滑动窗口优化算法来筛选检测结果;进而用前景像素密度估算方法调整检测结果,输出最终统计人数,最后实验表明方法的有效性.
行人檢測是計算機視覺中的關鍵技術之一,在智能交通領域有大量實際應用,如何在提高行人檢測精度的同時提高檢測速度一直是研究的熱點.首先採用基于高斯混閤模型的揹景建模方法分離齣運動目標,將原始視頻序列轉換為二值圖片,得到大量固定大小的訓練樣本;然後提取樣本圖片的HOG特徵,通過SVM訓練得到分類器;接著用固定大小的滑動窗口檢測行人,併提齣瞭一種滑動窗口優化算法來篩選檢測結果;進而用前景像素密度估算方法調整檢測結果,輸齣最終統計人數,最後實驗錶明方法的有效性.
행인검측시계산궤시각중적관건기술지일,재지능교통영역유대량실제응용,여하재제고행인검측정도적동시제고검측속도일직시연구적열점.수선채용기우고사혼합모형적배경건모방법분리출운동목표,장원시시빈서렬전환위이치도편,득도대량고정대소적훈련양본;연후제취양본도편적HOG특정,통과SVM훈련득도분류기;접착용고정대소적활동창구검측행인,병제출료일충활동창구우화산법래사선검측결과;진이용전경상소밀도고산방법조정검측결과,수출최종통계인수,최후실험표명방법적유효성.
